Что такое парсинг данных?

Парсинг данных - это процесс получения данных в одном формате и преобразования их в другой формат. Парсеры используются повсеместно. Они часто используются в компиляторах, когда нам нужно разобрать компьютерный код и сгенерировать машинный код.

Это происходит постоянно, когда разработчики пишут код, который будет выполняться на аппаратном обеспечении. Парсеры также присутствуют в SQL-движках. SQL-движки разбирают SQL-запрос, выполняют его и возвращают результаты.

Хороший парсер данных не ограничивается определенными форматами. Вы должны иметь возможность вводить любой тип данных и выводить другой тип данных. Это может означать преобразование необработанного HTML в объект JSON или получение данных со страниц с JavaScript-рендерингом и их преобразование в полный CSV-файл.

Парсеры широко используются в веб-парсинге, поскольку в полученном нами HTML нелегко разобраться. Необходимо преобразовать данные в формат, удобный для интерпретации человеком. Это может означать генерацию отчетов из HTML-строк или создание таблиц для отображения наиболее важной информации.

Несмотря на то что существует множество вариантов использования парсеров, основное внимание в этой статье будет уделено парсингу данных для веб-парсинга, поскольку с этим видом деятельности в Интернете ежедневно сталкиваются тысячи людей.

Как построить парсер данных

Независимо от того, какой тип парсера данных вы выберете, хороший парсер будет определять, какая информация из HTML-строки является полезной, на основе заранее заданных правил. Обычно процесс синтаксического анализа состоит из двух этапов: лексического и синтаксического.

Лексический анализ - это первый этап синтаксического анализа данных. В основном он создает лексемы из последовательности символов, поступающих в парсер в виде строки неструктурированных данных, например HTML. Парсер создает лексемы, используя такие лексические единицы, как ключевые слова и разделители. Он также игнорирует нерелевантную информацию, такую как пробелы и комментарии.

После того как парсер разделил данные на лексические единицы и нерелевантную информацию, он отбрасывает всю нерелевантную информацию и передает релевантную информацию на следующий этап.

Следующей частью процесса синтаксического разбора данных является синтаксический анализ. Здесь происходит построение дерева разбора. Синтаксический анализатор берет релевантные лексемы, полученные на этапе лексического анализа, и выстраивает их в дерево. Все остальные нерелевантные лексемы, такие как точки с запятой и фигурные скобки, добавляются в гнездовую структуру дерева.

После завершения разбора дерева остается информация в структурированном виде, которая может быть сохранена в файле любого типа. Существует несколько различных способов построения парсера данных: от создания его программным путем до использования существующих инструментов. Все зависит от потребностей вашего бизнеса, количества времени, бюджета и ряда других факторов.

Для начала давайте рассмотрим библиотеки парсинга HTML.

Библиотеки парсинга HTML

Библиотеки парсинга HTML отлично подходят для автоматизации процесса веб-парсинге. Многие из этих библиотек можно подключить к своему веб-парсерус помощью API-вызовов и анализировать данные по мере их получения.

Вот несколько популярных библиотек для парсинга HTML:

Scrapy или BeautifulSoup

Эти библиотеки написаны на языке Python. BeautifulSoup - это библиотека на языке Python для извлечения данных из HTML- и XML-файлов. Scrapy - это парсер данных, который также может быть использован для веб-парсинга. Когда речь идет о веб-парсинге с помощью Python, существует множество вариантов, и все зависит от того, насколько практичным вы хотите быть.

Cheerio

Если вы привыкли работать с Javascript, то Cheerio - отличный вариант. Он анализирует разметку и предоставляет API для работы с полученной структурой данных. Также можно использовать Puppeteer. С его помощью можно генерировать скриншоты и PDF-файлы определенных страниц, которые можно сохранять и далее анализировать с помощью других инструментов. Существует множество других веб-парсеров и веб-парсеров на основе JavaScript.

JSoup

Для тех, кто работает преимущественно с Java, тоже есть варианты. Одним из таких вариантов является JSoup. Он позволяет работать с реальным HTML с помощью своего API для получения URL-адресов, извлечения и манипулирования данными. Он выполняет функции веб-парсера. Найти другие варианты Java с открытым исходным кодом может быть непросто, но посмотреть на них определенно стоит.

Nokogiri

Есть вариант и для Ruby. Взгляните на Nokogiri. Он позволяет работать с HTML и HTML с Ruby. Он имеет API, аналогичный пакетам для других языков, и позволяет запрашивать данные, полученные в результате веб-парсинге. Он добавляет дополнительный уровень безопасности, поскольку по умолчанию рассматривает все документы как недоверенные. Разбор данных в Ruby может быть сложным, так как бывает труднее найти гемы, с которыми можно работать

Регулярные выражения

Теперь, когда вы имеете представление о том, какие библиотеки доступны для парсинга данных, давайте обратимся к распространенной проблеме парсинга HTML - регулярным выражениям. Иногда данные внутри HTML-тега не очень хорошо отформатированы, и для извлечения нужных нам данных приходится использовать регулярные выражения.

Вы можете построить регулярные выражения, чтобы получить из сложных данных именно то, что вам нужно. Такие инструменты, как regex101, позволяют легко проверить, правильно ли выбраны данные. Например, вы хотите получить данные именно из всех тегов абзацев на веб-странице. Это регулярное выражение может выглядеть следующим образом:

/<p>(.*)<\\\/p>/

Синтаксис регулярных выражений несколько меняется в зависимости от того, с каким языком программирования вы работаете. В большинстве случаев, если вы работаете с одной из библиотек, перечисленных выше, или с чем-то подобным, вам не придется беспокоиться о генерации регулярных выражений.

Если же вы не хотите использовать ни одну из этих библиотек, то можно подумать о создании собственного парсера. Это может быть непросто, но потенциально стоит усилий, если вы работаете с очень сложными структурами данных.

Создание собственного парсера

Если требуется полный контроль над процессом разбора данных, то создание собственного парсера может оказаться весьма эффективным решением. Вот несколько моментов, которые следует учитывать перед созданием собственного парсера.

Собственный парсер может быть написан на любом языке программирования. Вы можете сделать его совместимым с другими используемыми инструментами, например, с веб-парсером, не беспокоясь о проблемах интеграции.
В некоторых случаях создание собственного инструмента может оказаться экономически выгодным. Если у вас уже есть команда разработчиков, то для них это может оказаться не слишком сложной задачей.
Вы имеете полный контроль над всем. Если вы хотите нацелиться на определенные теги или ключевые слова, вы можете это сделать. При любом обновлении стратегии у вас не возникнет проблем с обновлением парсера данных.

Хотя, с другой стороны, создание собственного парсера сопряжено с некоторыми трудностями.

HTML страниц постоянно меняется. Это может стать проблемой для разработчиков. Если вы не предполагаете, что ваш инструмент парсинга будет иметь огромное значение для вашего бизнеса, то отнимать время от разработки продукта может быть неэффективно.
Создание и поддержка собственного парсера данных может оказаться дорогостоящей. Если у вас нет команды разработчиков, то можно заключить договор на выполнение работ, но это может привести к появлению пошаговых счетов, основанных на почасовой ставке разработчиков. Кроме того, придется оплачивать работу новых разработчиков, пока они будут разбираться с тем, как все устроено.
Кроме того, необходимо приобрести, построить и поддерживать сервер, на котором будет размещен пользовательский парсер. Он должен быть достаточно быстрым, чтобы обрабатывать все данные, которые вы отправляете через него, иначе могут возникнуть проблемы с последовательным разбором данных. Кроме того, необходимо обеспечить безопасность сервера, поскольку на нем могут обрабатываться конфиденциальные данные.

Наличие такого уровня контроля может быть полезно, если парсинг данных является важной частью вашего бизнеса, в противном случае он может создать дополнительные сложности, в которых нет необходимости. Существует множество причин, по которым вам может понадобиться собственный парсер, но убедитесь, что он оправдывает вложенные средства.

Парсинг метаданных schema.org

Существует и другой способ разбора веб-данных - через схему сайта. Стандарты веб-схем управляются schema.org - сообществом, которое занимается продвижением схем структурированных данных в Интернете. Веб-схемы используются для того, чтобы помочь поисковым системам понимать информацию на веб-страницах и выдавать более качественные результаты.

Существует множество практических причин, по которым люди хотят анализировать метаданные schema. Например, компании могут захотеть проанализировать схему для продукта электронной коммерции, чтобы найти обновленные цены или описания. Журналисты могут анализировать определенные веб-страницы, чтобы получить информацию для своих новостных статей. Существуют также сайты, на которых могут быть собраны такие данные, как рецепты, руководства по эксплуатации и технические статьи.

Схемы бывают разных форматов. Можно услышать о схемах JSON-LD, RDFa и Microdata. Именно эти форматы вы, скорее всего, будете разбирать.

JSON-LD - это JavaScript Object Notation for Linked Data. Он состоит из многомерных массивов. Он реализован с использованием стандартов schema.org с точки зрения SEO. JSON-LD, как правило, более прост в реализации, поскольку разметку можно вставить непосредственно в HTML-документ.
RDFa (Resource Description Framework in Attributes) рекомендован Консорциумом Всемирной паутины (W3C). Он используется для встраивания RDF-утверждений в XML и HTML. Существенным отличием этой схемы от других типов схем является то, что RDFa определяет только метасинтаксис для семантических тегов.
Microdata - это спецификация WHATWG HTML, которая используется для вложения метаданных в существующее содержимое веб-страниц. Стандарты Microdata позволяют разработчикам создавать собственные словари или использовать другие, например schema.org.

Все эти типы схем легко разбираются с помощью различных инструментов на разных языках. Есть библиотека от ScrapingHub, другая - от RDFLib.

Существующие средства парсинга данных

Мы рассмотрели ряд существующих инструментов, но есть и другие замечательные сервисы. Например Google Search API. Этот инструмент позволяет собирать результаты поиска в режиме реального времени, не заботясь о времени работы сервера или поддержке кода. Для того чтобы приступить к сбору и анализу веб-данных, достаточно иметь ключ API и поисковый запрос.

Существует множество других инструментов для анализа веб-данных, например JSoup, Puppeteer, Cheerio или BeautifulSoup.

Преимущества приобретения веб-парсера заключаются в следующем:

Использование существующего инструмента не требует больших затрат на обслуживание.
Вам не придется тратить много времени на разработку и настройку.
Вы получаете доступ к службе поддержки, которая специально обучена использованию